BI（ビジネスインテリジェンス）は、データフローを追跡し、その過程で機会を特定し、リスクを最小限に抑え、ビジネスの方法を最適化する組織の機能です。ホテルだけでなく、ほとんどの企業はまだその最適なレベルのBI成熟度に到達していません。多くは、自動化されたデータ収集、レポート生成、および場合によってはデータの視覚化を備えています。しかし、それは彼らがデータを行動に移しているという意味ではありません。多くの場合、人々はBIプラットフォームを使用して、レポートを受信トレイに電子メールで送信するようにスケジュールするだけですが、レポートだけではビジネスインテリジェンスを構成しません。したがって、意思決定支援に関しては、静的スプレッドシートモードのままです。より高度なユーザーは、BIツールを活用してBIポータル内での発見のペースを上げますが、同じ環境で操作していない他のユーザーに調査結果を再共有して説明するために何時間も費やすことになります。多くの場合、彼らは「なぜあなたの番号が私の番号と一致しないのか」を理解するために同僚と長い議論をすることになります。 （曜日と日付、企業プロファイルと交渉済みのレートコード、データキャプチャの時間、さまざまなディメンションによるフィルター処理-可能性はたくさんあります！）

自動化されたスケジュールされたレポートを確認することは確かに正しい方向への一歩であり、ホテルチームが情報に基づいた意思決定を行うためにデータを調査している場合はさらに優れています。ただし、今日のBIの活用方法の欠点は明らかです。

意思決定インテリジェンス（DI）を入力してください

GoogleのチーフデシジョンサイエンティストであるCassieKozyrkovは、DIを、社会科学、決定理論、および管理科学でデータサイエンスを強化する方法として説明しています。したがって、人々が実際にBIデータを使用してより良い意思決定を行うのを支援する上でより効果的になります。彼女がデータサイエンスとDIの違いを説明するために使用する素晴らしい例えは、それらを電子レンジを作る人やそれらを使う料理人と比較することです。 「データサイエンス」とは、BIプラットフォームを介して提供される分析を指していることに注意してください。簡単に言えば、DIは、BIの最終目標である、機会を特定し、リスクを最小限に抑え、ビジネスの方法を最適化することを可能にします。

しかし、どうやって？

まず、BIとDIは単なるテクノロジーではなく、進化する組織機能であることに注意することが重要です。成功するには、データ主導の文化、人、ツールが必要です。最初の2つは、どのテクノロジープロバイダーからも既製のものを購入することはできません。それらは、戦略的な組織の目標として受け入れられる必要があります。そのコミットメントが行われ、それに向けて積極的に取り組み始めたら、基本的なセルフサービスBIレポートよりもはるかにデータを活用するための4つの方法を次に示します。

1.一元化して相関させる

今日のホテル経営者は、トランザクションシステム（ PMS 、 POSなど）からの大量の貴重なデータと、さまざまなサードパーティソース（ STR 、Kalibri Labs、 Knowlandなど）。ただし、チャネルミックス（および他の多くのビジネスディメンション）をSTR市場浸透率（MPI）のようなものに実際に相関させることができるものはほとんどありません。これは、ほとんどの場合、これらのデータは独自のサイロにあり、一方が他方にどのような影響を与えているかを誰も確認できないためです。したがって、このような洞察を解き放つための明らかな最初のステップは、このすべての情報をBIプラットフォームに一元化することです。これにより、ユーザーはさまざまなタイプのデータを収集、階層化、および相関させて、ビジネスの全体像を把握できます。以下の例では、ユーザーがタイムスライサーを確認すると、セグメント、チャネル、および部屋の組み合わせがどのように変化し、STRインデックスに影響を与えているかを確認できます。

出典：HotelIQSTRダッシュボード

2.視覚化と相互作用

スプレッドシートを使用して人々が開発する最悪の習慣の1つは、数字の壁にある特定のセルを見るように自分自身を調整することです。彼らは同じレポートのセットを見て、同じセルを定期的に調べて、ビジネスの状態を監視します。したがって、BIツールが提示された場合、最初の本能はレポートを自動化することです。彼らはまだ、読んだり考えたりするために自分たちが条件付けたのと同じ方法で数字の壁を配置することを望んでいます。ただし、このような条件付けの大きな副作用は、目に見えないところに隠れているすべての脅威と機会を逃してしまうことです。たとえば、まばゆいばかりのシマウマに隠れているホワイトタイガーを見つける可能性はどのくらいありますか？

同様に、誤ってコード化された料金コードは、予約の海に埋もれてしまう可能性があります。 ADR全体の低下に気付くまでに、すでに重大な損害が発生している可能性があります。ただし、数字の壁を一瞥する代わりに、レートコードが散布図に表示された場合はどうなりますか？予想よりもパフォーマンスが悪いのはどれか、パフォーマンスは誰が良いのかを強調します。次に、プロットをクリックして、文字通り指先で必要な情報を取得することを想像してみてください。

出典：HotelIQエージェンシートレンド

3.分析を活用したコラボレーション

私たちは皆、デジタルワークスペースに精通しています。以前になかった場合、パンデミックにより、デジタルコラボレーションを開始する必要がありました。 SharepointからSlack、プロジェクト管理ポータルまで、すべてがチーム間のコラボレーションを促進します。ただし、データと洞察の共有に関しては、私たちのほとんどは依然として抽出物とスプレッドシートに依存しています。したがって、チームは、決定的な行動を取る前に、誰もが同意できる唯一の真実のバージョンを考え出すために、不当な時間を費やします。ここで、分析を活用したデジタルコラボレーションプラットフォームが必要になります。これは、戦略チームが毎日ログインして、（自動データ統合を通じて）真実の単一バージョンにアクセスし、パフォーマンスを共有、コメント、計画、追跡するためのポータルまたはイントラネットです。デジタルコラボレーションには他にも多くの利点があります。

4.AIを活用した意思決定支援

すべてのデータを一元化し、チームが簡単に探索、共有、コラボレーションできるようになったら、次のステップは、実行するアクションのコースを決定することです。そこでAIは、過去および現在のデータトレンドを処理して、将来のリスクと機会を浮き彫りにすることで、意思決定能力を大幅に向上させることができます。ただし、AI予測の精度に固執することがよくあります。パンデミックが私たちに何かを教えてくれたとしたら、それは誰も未来を正確に予測できる水晶玉を持っていないということです。代わりに、意思決定プロセスにおけるAIの入力の信頼性と合理性に焦点を当てる必要があります。パンデミックを予測することはできないかもしれませんが、通常の人間よりもはるかに速く注意を必要とする異常な活動を確かに強調することができます。このように言いましょう。もしあなたが彼女の仕事に非常に徹底的で細心の注意を払っているジュニアアナリストがいるなら、CEOはすべての意思決定を彼女に任せますか？ AIはそのアナリストのようなものであり、同じように扱う必要があります。AIの指示に注意を払い、十分な情報に基づいて決定を下してください。

出典：HotelIQの達成リスクダッシュボード

最終的に、テクノロジーと決定科学は進化し続けます。企業が情報を消費できるようにするためのさらに洗練された方法と、企業に情報を行動させる手段があります。ただし、電話や冷蔵庫などの戦術技術とは異なり、組織の分析機能に関しては飛躍的な進歩はありません。その文化の構築とそれらのソリューションの導入を遅らせるほど、情報化時代で競争力を維持することは難しくなります。